(57)【要約】【課題】  脈波信号に適した波形解析を行いより精度よく生体を識別できる生体識別装置、生体識別方法を提供すること。【解決手段】  複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別方法を提供する。加速度脈波が予め登録された加速度脈波記憶手段を参照して、生体から取得した加速度脈波の一周期内における第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき、該生体を識別する生体識別ステップ（Ｓ１３）を有し、生体識別ステップは、第一番目又は第二番目の成分波に基づき生体の識別ができなかった場合、更に、第三番目以降の一以上の成分波の振幅に基づき該生体を識別する（Ｓ１４）、ことを特徴とする。【選択図】  図７
2006218033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別方法において、
前記生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段を参照して、前記生体から取得した前記加速度脈波の一周期内における第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき、該生体を識別する生体識別ステップを有し、
前記生体識別ステップは、第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき生体の識別ができなかった場合、第三番目以降の一以上の成分波の振幅に基づき該生体を識別する、
ことを特徴とする生体識別方法。
【請求項２】
複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別方法において、
前記生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段を参照して、前記生体から取得した前記加速度脈波の値がゼロとなる時点又はゼロとなる数に基づき、前記生体を識別する生体識別ステップ、
を有することを特徴とする生体識別方法。
【請求項３】
前記生体識別ステップにより前記生体が識別された場合、該生体から取得された前記加速度脈波を前記加速度脈波記憶手段に登録する加速度脈波登録ステップ、
を有することを特徴とする請求項１又は２記載の生体識別方法。
【請求項４】
前記加速度脈波登録ステップにより登録された前記生体の一又は複数の加速度脈波に基づき、該生体の健康状態を推定する健康推定ステップを有することを特徴とする請求項３記載の生体識別方法。
【請求項５】
前記生体識別ステップにより前記生体が識別された場合、前記生体の加速度脈波が前記加速度脈波記憶手段に登録された登録日を参照して、該登録日が所定期間以上前である場合、前記生体を識別不能と判定する登録日判定ステップ、
を有することを特徴とする請求項１ないし３いずれか記載の生体識別方法。
【請求項６】
複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別装置において、
前記生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段と、
前記加速度脈波記憶手段を参照して、前記生体から取得した前記加速度脈波の一周期内における第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき、該生体を識別する生体識別手段と、を有し、
前記生体識別手段は、第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき生体の識別ができなかった場合、第三番目以降の一以上の成分波の振幅に基づき該生体を識別する、
ことを特徴とする生体識別装置。
【請求項７】
複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別装置において、
前記生体の加速度脈波が予め登録された加速度脈波記憶手段と、
前記加速度脈波記憶手段を参照して、前記生体から取得した前記加速度脈波の値がゼロとなる時点又はゼロとなる数に基づき、前記生体を識別する生体識別手段と、
を有することを特徴とする生体識別装置。
【請求項８】
前記生体識別手段により前記生体が識別された場合、該生体から取得された前記加速度脈波を前記加速度脈波記憶手段に登録する加速度脈波登録手段、
を有することを特徴とする請求項６又は７記載の生体識別装置。
【請求項９】
前記加速度脈波登録手段により登録された前記生体の一又は複数の加速度脈波に基づき、該生体の健康状態を推定する健康状態推定手段を有する、ことを特徴とする請求項８記載の生体識別装置。
【請求項１０】
前記生体識別手段は、前記生体を識別した場合、前記生体の加速度脈波が前記加速度脈波記憶手段に登録された登録日を参照して、該登録日が所定期間以上前である場合、前記生体を識別不能と判定する、
ことを特徴とする請求項６ないし８いずれか記載の生体識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体識別方法及び生体識別装置に関し、特に、脈波信号に基づき生体を識別する生体識別方法及び生体識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
バイオメトリクスを使った個人認証方式として、指紋、手紋、虹彩、指の血管、網膜血管、顔、声紋、署名等を利用する方法が知られている。しかしながら、指紋、手紋、虹彩、顔、指の血管、網膜血管などによる識別は、読み取りに時間がかからない反面、瞬時にパターンを盗み撮られる可能性を有する。
【０００３】
そこで、脈波を用いて個人認証する発明が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。脈波は、心臓から拍出される血液のリズムを波形として取得したものであるが、個人差があることが確認されており、また、上記のバイオメトリクスによる個人認証に比べ安価に構成することができる。
【０００４】
例えば、特許文献１記載の生体識別装置では、検出された脈波信号を所定間隔でサンプリングして得られた脈波の波形の振幅値や脈波信号をフーリエ変換して得られた周波数スペクトルを特徴量とする。そして、予め登録されているこれら特徴量と未知の生体の脈波を計測して得られた特徴量とを比較することで生体を識別する。
【特許文献１】特開２００１−４２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された生体識別装置では、脈波信号をそのままサンプリングしたり、一般的な波形解析を行い生体を識別するものである。脈波信号は、年齢や健康状態に応じて個人差を有しながら所定の傾向を示すものであるため、脈波信号を用いて生体識別を行う場合、脈波信号に適した波形解析を行うことでより精度よく生体の識別が可能となる。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑み、脈波信号に適した波形解析を行いより精度よく生体を識別できる生体識別装置、生体識別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題を解決するため、本発明は、複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別方法において、生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段を参照して、生体から取得した加速度脈波の一周期内における第一番目又は第二番目の成分波（図２のａ波、ｂ波に相当）の振幅に基づき、該生体を識別する生体識別ステップ（Ｓ１３）を有し、生体識別ステップは、更に、第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき生体の識別ができなかった場合、第三番目（ｃ波に相当）以降の一以上の成分波の振幅に基づき該生体を識別する（Ｓ１４）、ことを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、脈波信号に適した波形解析を行いより精度よく生体を識別できる生体識別方法を提供することができる。加速度脈波記憶手段は、加速度脈波をそのまま記憶しておいてもよいし、加速度脈波の特徴を表すパラメータを抽出して記憶しておいてもよい。また、第一番ないし第三番目の成分波は、一周期内のはじまりからピークの明瞭な陽波を第一波、ピークの明瞭な陰波を第二波、次いでピークの見られる陽波又は陰波を第三波とする。
【０００９】
また、本発明は、複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別方法において、生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段を参照して、生体から取得した加速度脈波の値がゼロとなる時点又はゼロとなる数に基づき、前記生体を識別する生体識別ステップ（Ｓ３３）、を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、脈波信号に適した波形解析を行いより精度よく生体を識別できる生体識別方法を提供することができる。なお、加速度脈波の値がゼロとなる時点とは、加速度脈波の一周期における相対的な位置をいう。また、ゼロとなる数の典型的な例は、加速度脈波が時間軸と交差する点として得られる。
【００１１】
また、本発明の一形態において、生体識別ステップにより生体が識別された場合、該生体から取得された加速度脈波を加速度脈波記憶手段に登録する加速度脈波登録ステップ（Ｓ１７、Ｓ２８、Ｓ３６）、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明によれば、生体が識別された場合に、生体から取得した加速度脈波を加速度脈波記憶手段に登録するので、生体の加速度脈波が変化しすでに登録してある加速度脈波で識別が困難となることを防止できる。
【００１３】
また、本発明の一形態において、加速度脈波登録ステップにより登録された生体の一又は複数の加速度脈波に基づき、該生体の健康状態を推定する健康推定ステップ（Ｓ３７）を有することを特徴とする。
【００１４】
本発明によれば、加速度脈波記憶手段に登録された加速度脈波により健康状態を推定できるので、新たな構成を加えることなく生体の識別と共に健康管理を推進することが可能となる。
【００１５】
また、本発明の一形態において、生体識別ステップにより生体が識別された場合、生体の加速度脈波が加速度脈波記憶手段に登録された登録日を参照して、該登録日が所定期間以上前である場合、生体を識別不能と判定する登録日判定ステップ（Ｓ１５）、を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、加速度脈波の振幅により識別されても該加速度脈波が古い場合、識別不能と判定されるので、他人が誤認されることを防止できる。
【００１７】
また、本発明は、複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別装置において、生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段と、加速度脈波記憶手段を参照して、生体から取得した加速度脈波の一周期内における第一番目又は第二番目の成分波（図２のａ波、ｂ波に相当）の振幅に基づき、該生体を識別する生体識別手段とを有し、生体識別手段は、第一番目又は第二番目の成分波の振幅に基づき生体の識別ができなかった場合、第三番目（ｃ波に相当）以降の一以上の成分波の振幅に基づき該生体を識別する、ことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、複数の成分波を有する波形を周期的に繰り返す加速度脈波を生体から取得して該生体を識別する生体識別装置において、生体の加速度脈波が予め登録されている加速度脈波記憶手段と、加速度脈波記憶手段を参照して、生体から取得した加速度脈波の値がゼロとなる時点又はゼロとなる数に基づき、生体を識別する生体識別手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の一形態において、生体識別手段により生体が識別された場合、該生体から取得された加速度脈波を加速度脈波記憶手段に登録する加速度脈波登録手段、を有することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の一形態において、加速度脈波登録手段により登録された生体の一又は複数の加速度脈波に基づき、該生体の健康状態を推定する健康推定手段を有する、ことを特徴とする。
【００２１】
また、生体識別手段は、生体を識別した場合、生体の加速度脈波が加速度脈波記憶手段に登録された登録日を参照して、該登録日が所定期間以上前である場合、生体を識別不能と判定する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
脈波信号に適した波形解析を行いより精度よく生体を識別できる生体識別装置、生体識別方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。始めに、脈波信号について簡単に説明する。心臓から送り出された血流が波動として指先や耳などの末梢に伝達されると、心拍動、血行動態、大動脈のコンプライアンス、細動脈系の性状変化、末梢血管からの反射などによって修飾され、波形のゆがみが生ずる。脈波はこの波形を計測したものである。
【００２４】
脈波には、末梢血管系の容積変化を脈波として計測した容積脈波と血管内内腔のある部分の圧変化を計測した圧脈波とがある。いずれの脈波信号であっても、心拍動等が個人差として反映されており、比較することによって個人識別を行うことができる。本実施の形態では、計測の容易な容積変化により脈波を計測する。
【００２５】
容積変化による脈波の測定（以下、単に脈波という）は、ヘモグロビンの吸光量を主体に血流変動をとらえるものである。光電式の容積脈波測定では、局所における動脈血流入量と静脈血流入量の差分を光量変化として捉える。また、光電式には、生体の内部を透過する光を検出する透過型方法と、生体の内部で乱反射した光を検出する反射型方法とがある。光電式は、発光部と受光部、信号処理回路等により構成でき利用者の負担も少ない。なお、生体内のインピーダンス変化を検知するなど、脈波の測定はどのように行ってもよい。
【００２６】
また、脈波は、手や足の指先や耳たぶ、額等、生体の様々な部位で測定することができるが、個人認証を行う場合、予め脈波を登録する際に測定した部位と同じ部位で測定することが好適である。
【００２７】
図１（ａ）は脈波の一例を示す。図１（ａ）は横軸に時間、縦軸に容積変動を取った生体の脈波である。脈波は、心拍と同一周期でほぼ同じパターンを繰り返すため、心拍周期Ｔ毎に同じ波形が現れる。ところで、脈波は、波形の変曲点が起伏に乏しく、そのため、分析や解釈が難解であるという不都合がある。そこで、脈波を解析する場合、図１（ａ）のような脈波を時間に対し２回微分した加速度脈波を用いることが好適となる。図１（ａ）の脈波を２回微分すると、図１（ｂ）のような加速度脈波が得られる。加速度脈波は、波形の変曲点が強調されるので、波形パターンを用いた生体識別に非常に都合がよい。
【００２８】
図１（ｃ）〜（ｅ）はそれぞれ別の生体の実際に計測された加速度脈波を示す。図１（ｃ）〜（ｅ）によれば、加速度脈波は生体毎に、振幅の大きさ、波形等が大きく異なっている。このため、加速度脈波に基づき生体を識別することが可能となる。
【００２９】
加速度脈波について説明する。図２は、加速度脈波の一例を示す。加速度脈波は心臓の収縮期の波形であり、図２ではa, b, c, d, e波の5つの成分波がみられる。ａ波は常に正の値を取る陽性波、ｂ波は常に負の値を取る陰性波となる。ｃ波、ｄ波、ｅ波、及び図中明示しないｅ波以降の波形は、生体の個体差により陽性または陰性に変化する。ｅ波以降にも成分波が現れるので、ｅ波以降の成分波を用いて生体識別を行う。
【００３０】
加速度脈波の特徴を表す加速度脈波のパラメータ（以下、脈波特徴パラメータという）として、例えば、成分波ａないしｅ波の振幅、振幅がピークとなるピーク時間、時間軸と交差する時間（以下、時間軸との交差をゼロクロスという）が挙げられる。また、これらに加え、脈波特徴パラメータを処理することで各生体の加速度脈波の特徴を抽出できる。
【００３１】
例えば、ａ波の振幅ａを基準にすれば、ｂ／ａ（加齢と共に低下）は左心室から血液駆出に対して最初に血管が対応して発生した脈部分を表す。最初に血管が対応した時点では反射がほとんど存在しない事を考えるとｂ／ａは血管の伸展性を表すものと考えられる。ｃ／ａ（加齢と共に低下）は静脈環流の良否と関係しており数値が小さいほど静脈環流がよい。ｄ／ａ（加齢と共に低下）は反射によって再上昇した脈波の下降脚の状態を反映しており，血管の反反射が強いほど値が低くなる。血管の反射波は，血管内圧の上昇を主体とした機能的血管壁緊張により，また，動脈硬化を主体とした器質的血管壁硬化により強くなる。ｅ／ａ（加齢に伴う変動が少ない）は、脈波の拡張期波の立ち上がり部分の変化を表し、血管の柔らかい拡張期波の明瞭な若年層で高値を示すことが多い。
【００３２】
したがって、脈波特徴パラメータの処理として、
１−１）a 波の振幅を分母にして、b、c、d、e波のピーク値を分子としたb/a、c/a、d/a、e/a
１−２）これに時間のファクターを取り入れ各成分波の頂点を結んだ直線の傾き（図中、Ｌ１〜Ｌ４）
１−３）ゼロクロスする時刻の間隔（例えば、ｔ１−ｔ２、ｔ３−ｔ２、等）
１−４）ゼロクロスする回数
１−５）成分波の振幅の平均（例えば、陽波では（ｂ波の振幅＋ｄ波の振幅）／２、陰波では（ｃ波の振幅＋ｅ波の振幅）／２、等）
１−６）各成分波が時間軸となす面積（図中、ＡＲ１〜ＡＲ５）
等により生体の識別が容易になる。
【００３３】
なお、ｃ波以降でゼロクロスしない成分波がある場合は、図３のようにｃ波のピーク値からｄ波のピーク値を振幅とし、また、該振幅を用いて成分波の面積ＡＲ３を求める。ｃ波の振幅及び面積はそれぞれ符号を負にして−ｃ、−ＡＲ３と扱うことでｃ波がゼロクロスしないことを表す。
【００３４】
また、加速度脈波においては特にｃ波以降に生体間差が現れることが多い。したがって、前述した脈波特徴パラメータの処理においては、ｃ波の振幅、ｃ波の面積と共に、ｃ波又はｃ波以降の脈波特徴パラメータを用いて生体を識別することが好適となる。ｃ波以降の脈波特徴パラメータを用いた処理とは、例えば、
２−１）ｃ成のピーク値を分母にして、ｄ、ｅ波のピーク値を分子としたｄ／ｃ、ｅ／ｃ
２−２）ｃ波以降の加速度脈波の面積の平均  （ＡＲ３＋ＡＲ４＋ＡＲ５）／３
２−３）ｃ波以降の加速度脈波の面積の変化  ＡＲ４／ＡＲ３、ＡＲ５／ＡＲ３
２−４）ｃ波以降の振幅の平均  （ｃ＋ｄ＋ｅ）／３
２−４）ｃ波以降の変曲点の数（加速度脈波を更に２回微分する）
等である。なお、以降では、１−１）ないし２−４）のように加速度脈波パラメータを処理して得られた処理結果と脈波特徴パラメータを区別せずに脈波特徴パラメータと称す。
【００３５】
ところで、脈波は心拍に同期しているため、安静時や運動後、健康状態等により少なくとも心拍周期Ｔが異なる。したがって、各成分波のピーク時間や時間軸と交差する時間については、生体の生理状態により変動する。本実施の形態では、時間を心拍周期Ｔに対する比で表すことで、心拍周期Ｔの影響を排除する。すなわち、加速度脈波の時間軸は加速度脈波の１周期Ｔ内における相対的な位置（例えば、ａ波開始からＡ％の位置、１周期Ｔの終了までＢ％の領域、等）で表す。このように時間軸を取り扱うことで、特にｃ波以降は波形に個人差が大きいためｃ波を検出することが困難な加速度脈波であっても、１周期Ｔ内における所定領域の波形を指定して生体を識別することができる。
【００３６】
脈波特徴パラメータは、図４に示すように、生体を識別するＩＤ番号に対応づけて後述の加速度脈波記憶手段１６に記憶されている。図４の脈波特徴パラメータでは、各成分波の振幅、ピークを示すピーク時間、ゼロクロスするゼロクロス時間、各成分波の面積、が記憶されている。脈波特徴パラメータを処理して得られる他の脈波特徴パラメータを共に記憶しておいてもよい。
【００３７】
また、各脈波特徴パラメータは閾値ｄｎ（ｎ：１，２，３…）を有する。閾値ｄｎは、生体間の脈波特徴パラメータの有意な差を示すものであり、当該閾値ｄｎよりも差異が小さければ、未知の生体と登録されている生体とが同一の生体である可能性が高い。したがって、例えば、脈波特徴パラメータの複数のパラメータにおいて閾値ｄｎよりも差異が小さい場合、未知の生体と登録されている生体とが同一の生体であると識別する。
【００３８】
ところで、加速度脈波の波形と年齢の間には強い相関があることが知られている。図５（ａ）ないし（ｆ）は、各年代別の加速度脈波の一例を示す。図５（ａ）は２０代の加速度脈波を、図５（ｂ）は３０代の加速度脈波を、図５（ｃ）は４０代の加速度脈波を、図５（ｄ）は５０代の加速度脈波を、図５（ｅ）は６０代の加速度脈波を、図５（ｆ）は７０代の加速度脈波を、それぞれ示す。
【００３９】
図５によれば、加齢に伴ってａ波に対してｂ波が浅くなりｄ波が深くなるという傾向がある。したがって、生体を識別する場合、生体の生年月日に基づいて判別を行うことでより識別の精度が向上する。
【００４０】
なお、加速度脈波は、年齢以外にも、体格、血圧、喫煙歴、等と波形が相関するため、これらの情報を予め登録しておくと共に、生体の識別時に利用することで生体間の識別精度を向上できる。また、逆に加速度脈波からこれらの因子を推定することも可能となる。
このため、図４に示すように、当該生体の生年月日、伸長、体重、血圧、喫煙歴、を脈波特徴パラメータと共に記録しておくことが好適である。
【００４１】
また、このように、同一の生体であっても加速度脈波は加齢や健康状態により変化するため、図４に示すように古い加速度脈波パラメータと共に新しい加速度脈波パラメータを記録しておくことで、生体の変化の傾向の把握や健康状態の推定が可能となる。
【００４２】
続いて、本実施の形態の生体識別装置の機能ブロック図について図６に基づき説明する。生体識別装置は、生体の脈波を計測する脈波計測部２、生体識別手段１０、生体のＩＤ番号を入力するＩＤ入力手段１９、を有するように構成される。また、生体識別手段１０は、図４の脈波特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部１５、脈波特徴パラメータや脈波・加速度脈波を加速度脈波記憶手段１６に記憶しておく加速度脈波登録手段１７、加速度脈波記憶手段１６に記憶されている脈波特徴パラメータと抽出された脈波特徴パラメータとを比較する脈波比較手段１８、を有する。
【００４３】
脈波計測部２は、生体の一部（例えば指先）１２を挿入して光源１１から照射された光が生体を透過した透過光を受光部１３で受光し、受光した透過光に基づき加速度脈波を取得する加速度脈波取得手段１４を有する。
【００４４】
光源１１及び受光部１３は外部の照明光を遮断するカバー等に保護され、生体の透過光の精度よい計測を可能とする。なお、図５では、透過光を計測するとしたが、光源１１と受光部１３を所定の角度に設け、生体からの反射光を計測してもよい。照射する光の波長は、生体への浸透生がよい近赤外領域の波長が好ましい。近赤外領域の波長の光はヘモグロビンに吸収されるため、生体の特徴を反映した脈波信号が光量変化として得られる。光源１１は、スペクトルの安定性やコスト、耐久性、等から発光ダイオードで構成することが好適であるが、白熱電球、ハロゲンランプ、レーザーダイオード等であってもよい。光の照射時間は、心拍数に応じて例えば２〜３個の脈波パターンが得られる時間であり、短時間で照射を終了することができる。
【００４５】
加速度脈波取得手段１４は、受光部１３が受光した光に基づき加速度脈波を取得する。受光部１３が受光した光は電気信号に変換されるので、加速度脈波取得手段１４は、受光部１３が該電気信号に含まれるノイズや直流成分を周知のフィルタにより除去する。フィルタを通過した電気信号はＡ／Ｄ変換されデジタル化される。デジタル化のサンプリング周期は、脈波が含む上限の周波数に基づき定められ、例えば、１０〜５０ミリ秒間隔でサンプリングすることで脈波の波形を損なうことなくデジタル化が可能であるが、より精度よくサンプリングするためにはサンプリング間隔は短い方が好ましい（例えば１ミリ秒）。加速度脈波取得手段１４は、デジタル化された脈波を時間軸に対してプロットすることで図１（ａ）のような脈波パターンを取得し、次いで、該脈波信号を時間に対し２次の微分処理を行うことで図１（ｂ）のような加速度脈波のパターンを取得する。
【００４６】
特徴パラメータ抽出部１５は、加速度脈波のパターンに基づき図４のような脈波特徴パラメータを抽出する。特徴パラメータ抽出部１５は、まず、各成分波ａないしｅ波の振幅、振幅がピークとなるピーク時間、ゼロクロスする時間、各成分波の面積、等を抽出する。抽出したこれらの値を１−１）〜２−４）のように処理して処理結果を図４の脈波特徴パラメータに加え登録してもよい。
【００４７】
加速度脈波記憶手段１７は、脈波特徴パラメータを加速度脈波記憶手段１６に記憶する。脈波信号の波形や加速度脈波の波形を再現できるように、脈波や加速度脈波の数値データを脈波特徴パラメータと共に記憶してもよい。
【００４８】
また、脈波計測部２にはＩＤ入力手段１９が接続されており、生体を識別するためのＩＤ番号を入力することができる。初めて脈波特徴パラメータを登録する場合、生体毎の加速度脈波及び脈波特徴パラメータはＩＤ番号に対応づけて加速度脈波記憶手段１６に記憶される。
【００４９】
加速度脈波記憶手段１６は、脈波を計測した日を登録日として、脈波特徴パラメータを記憶すると共に、過去の脈波特徴パラメータを所定の期間、保持する。これにより、各生体の所定期間の脈波特徴パラメータを利用できることとなり、各生体の加速度脈波の変化の様子を監視することが可能となる。また、生体識別のために、参照用の脈波特徴パラメータ（以下、登録脈波特徴パラメータという）を過去の数回の計測分の平均により算出してもよく、これにより計測誤差を低減して生体を識別できる。
【００５０】
脈波比較手段１８は、未知の生体の脈波特徴パラメータを、加速度脈波記憶手段１６に記憶された登録脈波特徴パラメータと比較する。比較方法としては、脈波特徴パラメータのそれぞれ、特にｃ波以降の脈波特徴パラメータを用いる。例えば、ａ波ないしｅ波の振幅に基づき、未知の生体の加速度脈波の振幅と登録脈波パラメータの振幅との差が閾値ｄｎ以下か否かを判定する。未知の生体の加速度脈波の振幅と登録脈波パラメータの振幅との差が閾値ｄｎ以下の場合、当該登録脈波特徴パラメータの生体が、未知の生体であると識別する。
【００５１】
また、例えば、脈波特徴パラメータをベクトルとして扱い、未知の生体の脈波特徴パラメータのベクトル（以下、脈波特徴ベクトルＦ（ｆ１，…，ｆｎ）という）と登録脈波特徴パラメータのベクトル（以下、登録脈波特徴ベクトルＧ（ｇ１，…，ｇｎ）という）との距離に基づいて、未知の生体を識別してもよい。
【００５２】
ベクトル間の距離としては、シティブロック距離（Σ（ｆｉ−ｇｉ））、ユークリッド距離（Σ（ｆｉ−ｇｉ）２）、重み付きユークリッド距離（Σｗｉ（ｆｉ−ｇｉ）２）、マハラノビス距離（（Ｆ−Ｇ）T・Ｃ-1・（Ｆ−Ｇ）、を用いる（但し、Ｃは共役分散行列、Ｃ-1はＣの逆行列を示し、Tは転置を示す。）。
【００５３】
脈波特徴パラメータをベクトルとして扱った場合、脈波比較手段１８は、脈波特徴ベクトルとの距離が最も小さい登録脈波特徴ベクトルを抽出して、最も小さい距離が所定の閾値以下の場合、当該登録脈波特徴ベクトルの生体が、未知の生体であると識別する。すなわち、ベクトル間の距離から判定すると最も未知の生体に近いが、同一の生体と識別するほどには距離が小さくない場合（閾値よりも大きい場合）、脈波比較手段１８は該当する生体は登録されていないと判定する。これにより、精度のよい識別が可能となる。
【００５４】
また、登録者が多い場合など、登録してある全ての生体との距離を参照すると時間がかかる場合、脈波の計測に加えＩＤ入力手段からＩＤを入力し、ＩＤ番号が一致する登録脈波パラメータを参照して距離を参照することが好適である。当該ＩＤ番号の登録脈波パラメータとの比較を行うだけで生体の識別が完了するので、短時間に精度よく本人か否かの判定ができる。
【実施例１】
【００５５】
続いて上記の構成を用いて生体を識別する実施例について説明する。図７は、加速度脈波の振幅に基づき生体を識別するフローチャート図の一例を示す。本実施例では、一例としてネットワークへログインする際の認証に加速度脈波を利用する場合について説明する。以下ではログインする生体を認証者と称す。本実施例では、予め、認証者を含む複数の生体の脈波特徴パラメータが加速度脈波記憶手段１６に登録されている。
【００５６】
認証者はネットワークへのログインが必要な場合、マウスやキーボードに付属の脈波計測部２に指を挿入するので、生体認識装置は認証者の脈波を計測する（Ｓ１１）。計測された脈波は加速度脈波取得手段１４により取得され、時間に対する２回の微分処理により加速度脈波が生成される。
【００５７】
次いで、特徴パラメータ抽出部１５は、加速度脈波から脈波特徴パラメータを抽出する（Ｓ１２）。本実施例では、特徴パラメータ抽出部１５は、加速度脈波から各成分波の振幅を抽出する。
【００５８】
脈波比較手段１８は、特徴パラメータ抽出部１５が抽出したａ波及びｂ波の振幅を抽出し、加速度脈波記憶手段１６に記憶されている登録脈波特徴パラメータに、ａ波の振幅との差異が閾値ｄ１以下、かつ、ｂ波の振幅との差異がｄ２以下の生体が登録されているか否か判定する（Ｓ１３）。
【００５９】
ａ波との差異がｄ１以下、かつ、ｂ波との差異がｄ２以下の生体が登録されていない場合（Ｓ１３のＮｏ）、脈波比較手段１８は、ｃ波の振幅との差異がｄ３以下の生体が登録されているか否か判定する（Ｓ１４）。すなわち、本実施例では、ａ波又はｂ波によって識別できない生体であっても、生体間の差異を大きく反映するｃ波により識別可能となるため、精度よく認証者を識別可能となる。
【００６０】
ａ波及びｂ波、又は、ｃ波により生体が識別された場合（ステップＳ１３のＹｅｓ、ステップＳ１４のＹｅｓ）、脈波比較手段１８は、当該生体の登録脈波特徴パラメータの最新の登録日を参照し、登録日が当該認証日から所定の期間内か否か判定する（Ｓ１５）。そして、登録年月日が所定の期間よりも以前の場合（ステップＳ１５のＮｏ）、認証者を認証せず、識別不能と判定する（Ｓ１８）。生体の脈波は経年や生理状態により変化するため、登録年月日が古い脈波特徴パラメータでは偶然他人の脈波特徴パラメータと合致することがあるが、ステップＳ１５の判定により、かかる誤りを防止できる。
【００６１】
ｃ波の振幅との差異がｄ３以下の生体が登録されていない場合（ステップＳ１４のＮｏ）、本実施例の生体識別装置は、識別不能であると判定する（Ｓ１８）。その旨をメッセージや音声により認証者に通知することが好適である。なお、ｃ波の振幅との差異が最も小さい登録脈波特徴パラメータの生体として識別してもよい。
【００６２】
登録年月日が所定の期間内の場合（ステップＳ１５のＹｅｓ）、脈波比較手段１８は、認証者を、ａ波及びｂ波、又は、ｃ波により識別された生体として認証する（Ｓ１６）。すなわち、ネットワークであればログインを許可されるので、認証者はネットワークに接続できる。
【００６３】
加速度脈波登録手段１７は、生体が認証された場合、該生体の脈波特徴パラメータを加速度脈波記憶手段１６に追加して記憶すると共に、例えば、過去３回の登録脈波パラメータの平均を参照用の登録脈波特徴パラメータとして登録する（Ｓ１７）。脈波は、経年や生理状態により徐々に変化するが、このように識別時の脈波により参照用の脈波特徴パラメータが更新されるので、経年や生理状態の変化があっても常に生体を精度よく識別できる。
【００６４】
本実施例によれば、加速度脈波により容易に認証者を識別できる。脈波の計測は、指紋や虹採など他のバイオメトリクスよりも構成が容易であるので、コストを低減することが可能となる。また、ａ波又はｂ波により識別できない場合でも、加速度脈波のうち個体差の大きいｃ波に基づき生体を認証するので、精度のよい識別が可能となる。
【実施例２】
【００６５】
本実施例では、脈波特徴パラメータをベクトルとして扱い、ｃ波以降の成分波に基づき生体を識別する実施例について説明する。図８は、加速度脈波に基づき生体を識別するフローチャート図の一例を示す。本実施例では、実施例１と同様にネットワークへログインする際の認証に加速度脈波を利用する場合について説明する。
【００６６】
認証者は、ネットワークへのログインが必要な場合、マウスやキーボードに付属の脈波計測部２に指を挿入するので、生体認識装置は認証者の脈波を計測する（Ｓ２１）。計測された脈波は加速度脈波取得手段１４により取得され、時間に対する２回の微分処理により加速度脈波が生成される。
【００６７】
次いで、特徴パラメータ抽出部１５は、加速度脈波から脈波特徴パラメータを抽出する（Ｓ２２）。脈波特徴パラメータは上記のように、加速度脈波から直接抽出されるものと、加速度脈波を１−１）〜２−４）のように処理することで抽出されるものとがあるので、特徴パラメータ抽出部１５は、該認証者の加速度脈波から抽出可能な脈波特徴パラメータ抽出する。
【００６８】
脈波比較手段１８は、特徴パラメータ抽出部１５が抽出した認証者の脈波特徴パラメータの脈波特徴ベクトルと、加速度脈波記憶手段１６に記憶されている各生体の登録脈波特徴ベクトルとの距離（例えば、ユークリッド距離）を算出する（Ｓ２３）。
【００６９】
脈波比較手段１８は、距離が所定の閾値ｈ１以下の登録脈波ベクトルがあるか否かを判定する（Ｓ２４）。距離が閾値ｈ１以下の登録脈波ベクトルがあった場合（Ｓ２４のＹｅｓ）、脈波比較手段１８は、認証者を当該登録脈波ベクトルの加速度脈波を登録した生体であると識別する（Ｓ１５）。
【００７０】
閾値ｈ１は、認証者を識別するために充分小さい値であり、例えば、最も距離の近い他の登録脈波特徴ベクトルとの距離の半分程度となるように設定される。すなわち、閾値ｈ１は、他の登録脈波特徴パラメータとの距離に応じて各登録脈波特徴パラメータ毎に異なっており、認証者の脈波特徴ベクトルと距離がｈ１以下の登録脈波特徴ベクトルは認証者のものであると判定できる。
【００７１】
閾値ｈ１は定期的に設定し直されることが好ましく、これにより、生体の経年や生理状態の変化による脈波特徴ベクトルの変化があっても認証者の識別が可能となると共に、登録する生体数が増えた場合、閾値ｈ１を生体数や新しい登録脈波特徴ベクトルに応じて小さくできるので、認証者を誤って識別することを防止できる。
【００７２】
距離が閾値ｈ１以下の登録脈波特徴ベクトルがなかった場合（Ｓ２４のＮｏ）、脈波比較手段１８は、距離が所定の閾値ｈ２（＞ｈ１）以下の登録脈波ベクトルがあるか否かを判定する（Ｓ２５）。閾値ｈ２は、閾値ｈ１よりも大きな値に設定されるので、閾値ｈ１よりも距離の小さい登録脈波特徴パラメータが検出されない場合でも、閾値ｈ２より距離の小さい登録脈波特徴パラメータが検出される場合がある。
【００７３】
脈波比較手段１８は、距離が閾値ｈ２以下の登録脈波ベクトルがあった場合（Ｓ２５のＹｅｓ）、ｃ波及びｃ波以降の脈波特徴パラメータに基づき認証者に適合する登録脈波特徴パラメータが登録されているか否か判定する（Ｓ２６）。例えば、ｃ波の振幅ｃ、ｃ波以降のゼロクロス点の数、ｃ波の加速度脈波の面積ＡＲ３、ｄ／ｃ、ｅ／ｃ、ｃ波以降の加速度脈波の面積の平均（ＡＲ３＋ＡＲ４＋ＡＲ５）／３、ｃ波以降の加速度脈波の面積の変化ＡＲ４／ＡＲ３、ＡＲ５／ＡＲ３、ｃ波以降の振幅の平均（ｃ＋ｄ＋ｅ）／３、ｃ波以降の変曲点の数、に基づき行う。例えば、これらのうち少なくとも２つのパラメータにおいて、登録脈波特徴パラメータと認証者の脈波特徴パラメータとの差異が閾値ｄｎ以下の場合、認証者は当該登録脈波パラメータの生体であると識別する。
【００７４】
これによれば、例えば登録した生体数が多くなり閾値ｈ１では識別できない場合でも認証者を識別することが可能となる。また、閾値ｈ１では識別できない場合、生体の生体間差が大きく現れるｃ波以降の脈波特徴パラメータにより認証者を識別するので、精度よく認証者を識別できる。
【００７５】
距離が閾値ｈ１より小さい場合（ステップＳ２４のＹｅｓ）、又は、ｃ波及びｃ波以降の脈波特徴パラメータに基づき認証者を識別できた場合（ステップＳ２６のＹｅｓ）、当該認証者を識別された生体として認証する（Ｓ２７）。また、加速度脈波登録手段１７は、認証者の脈波特徴パラメータを加速度脈波記憶手段１６に追加すると共に、例えば、過去３回の登録脈波パラメータの平均を参照用の登録脈波特徴パラメータとして登録する（Ｓ２８）。脈波は、経年や健康状態により徐々に変化するが、このように識別時の脈波により参照用の登録脈波特徴パラメータが更新されるので、経年や生理状態の変化があっても常に生体を精度よく識別できる。
【００７６】
距離がｈ２以下の登録脈波特徴パラメータがなかった場合（ステップＳ２５のＮｏ）、又は、ｃ波及びｃ波以降の脈波特徴パラメータに基づき認証者を識別できなかった場合（ステップＳ２６のＮｏ）、当該認証者は識別不能と判定する（Ｓ２９）。以上で、図８のフローチャート図に基づく処理は終了する。なお、識別不能と判定された場合、認証者を最も距離の近い登録脈波特徴パラメータの生体として識別してもよい。
【００７７】
本実施例によれば、生体の特徴を表す脈波特徴パラメータを用い加速度脈波により容易に認証者を識別できる。脈波特徴パラメータにより識別が困難場合、加速度脈波のうち個体差の大きいｃ波に基づき生体を認証するので、精度のよい識別が可能となる。
【実施例３】
【００７８】
本実施例ではゼロクロス点に基づき認証者を識別する場合について説明する。図９は、加速度脈波に基づき生体を識別するフローチャート図の一例を示す。本実施例では、加速度脈波により認証者が識別された場合、ネットワークへログインを許可すると共に加速度脈波により各認証者の健康状態を把握する場合について説明する。
【００７９】
図１０は、本実施例の生体識別装置の機能ブロック図を示す。図１０において図６と同一構成部分には同一の符号を付しその説明は省略する。図１０に示すように、本実施例の生体識別装置は健康状態推定手段２１を備え、また、加速度脈波記憶手段１６に、各年代毎の標準的な年代別脈波特徴パラメータ、動脈硬化など健康状態の悪化を示す標準的な脈波特徴パラメータ（以下、疾病脈波特徴パラメータという）が登録されている。健康状態推定手段２１は、各年代毎の標準的な脈波特徴パラメータ、疾病脈波特徴パラメータを参照して、認証者の健康状態を把握、推定する。
【００８０】
まず、認証者は、例えば、ネットワークへのログインが必要な場合、マウスやキーボードに付属の脈波計測部２に指を挿入するので、生体認識装置は認証者の脈波を計測する（Ｓ３１）。計測された脈波は加速度脈波取得手段１４により取得され、時間に対する２回の微分処理により加速度脈波が生成される。
【００８１】
次いで、特徴パラメータ抽出部１５は、加速度脈波から脈波特徴パラメータを抽出する（Ｓ３２）。本実施例では、特徴パラメータ抽出部１５は、ゼロクロス点の数及びゼロクロスした時間を抽出する。
【００８２】
脈波比較手段１８は、加速度脈波記憶手段１６に記憶された登録脈波特徴パラメータから、ゼロクロス点の数が等しく、ゼロクロスする時間が所定の閾値（ｄ２１等）内の登録脈波特徴パラメータがあるか否かを判定する（Ｓ３３）。
【００８３】
ゼロクロス点の数が等しく、ゼロクロスする時間が所定の範囲内の登録脈波特徴パラメータがあった場合（Ｓ３３のＹｅｓ）、脈波比較手段１８は、認証者を当該登録脈波特徴パラメータの加速度脈波を登録した生体であると識別する（Ｓ３４）。
【００８４】
ゼロクロス点の数が等しく、ゼロクロスする時間が所定の範囲内の登録脈波特徴パラメータがなかった場合（ステップＳ３３のＮｏ）、認証者は識別不能と判定する（Ｓ３５）。
なお、他の登録脈波パラメータに基づき認証者を識別してもよい。
【００８５】
認証されなかった場合、画面上に「認証できません」と表示すると共に、生体識別手段は認証者にＩＤ番号の入力を促す（Ｓ３７）。図１１（ａ）はＩＤ番号の入力画面の一例を示す。ＩＤ番号が入力されれば、生体識別装置が認証者を認識できるので、図１１（ｂ）のように、当該認証者の参照用の登録脈波特徴パラメータの「最終登録日」を表示させる。認証者は最終登録日を見て、認証されない理由が登録されている参照用の登録脈波特徴パラメータが古いためであるか否かを判断できる。
【００８６】
登録脈波特徴パラメータが新しければ、再度ステップＳ３１の脈波計測を行う。登録脈波特徴パラメータが古ければ、「Ｙｅｓ」ボタンを選択することで、参照用の登録脈波特徴パラメータを再登録する（更新する）ことができる（Ｓ３８）。
【００８７】
ゼロクロス点に基づき識別された場合（ステップＳ３４）、加速度脈波登録手段１７は、認証者の脈波特徴パラメータを加速度脈波記憶手段１６に追加すると共に、例えば、過去数回の登録脈波パラメータの平均を参照用の脈波特徴パラメータとして登録する（Ｓ３６）。
【００８８】
ゼロクロス点に基づき識別された場合、生体識別手段は、図１２（ａ）に示すように「認証されました」と表示し、加速度脈波に基づき健康診断を行うか否かの選択を促す（Ｓ３９）。認証者が健康診断を行う「Ｙｅｓ」ボタンを選択すると、健康状態推定手段２１は、認証者の健康診断を行う（Ｓ４０）。脈波は、上記のように健康状態と相関が強いため、本実施例のように識別時の脈波を追加して登録することで、認証者の健康状態の把握や推定が可能になる。
【００８９】
図１２（ｂ）及び（ｃ）は、健康状態の診断画面の一例を示す。健康状態推定手段２１は、まず、過去のいくつかの加速度脈波や加速度パラメータの推移を表示する。図１２（ｂ）及び（ｃ）では、過去三回の加速度脈波を実線、点線及び一点鎖線でそれぞれ示した。
【００９０】
また、健康状態推定手段２１は、認証者の年齢に応じて、加速度脈波記憶手段１６に記憶された年代別脈波特徴パラメータを参照し、認証者の脈波特徴パラメータに基づき血管年齢を推定し、認証者の健康状態が良好か良好でないか等を判定する。図１２（ｂ）及び（ｃ）では実年齢と血管年齢との差に応じて、例えば血管年齢の方が上の場合（差がマイナスの場合）、健康状態が良好でないと判定している。
【００９１】
また、健康状態推定手段２１は、加速度脈波記憶手段１６に記憶された疾病脈波特徴パラメータを参照して、認証者の脈波特徴パラメータに基づき、認証者の脈波特徴パラメータが動脈硬化や生活習慣病の脈波特徴パラメータと近似しているか否かを判定する。図１２（ｂ）及び（ｃ）では、動脈硬化の疾病脈波特徴パラメータを参照して、認証者が動脈硬化になる危険性をランク分けして表示している。
【００９２】
図１２（ｃ）に示すように、動脈硬化度が所定よりも悪化している場合、健康状態推定手段２１は、認証者に健康診断の受診を促すメッセージを表示する。また、健康状態を改善するための、処方（好ましい運動や食生活）を表示することが好適である。
【００９３】
本実施例によれば、加速度脈波により容易に認証者を識別できる。また、認証者の識別と同時に、認証者の健康状態を把握できるので、ログイン操作と健康状態の入力とを兼用でき、認証者の負担を増加することなく健康状態の記録が可能となる。
【００９４】
以上、実施例を挙げて説明したように本実施の形態によれば、加速度脈波に基づき生体を識別することが可能となる。本実施の形態では、生体間の個人差が大きいｃ波及びｃ波以降の成分波に基づき個人を識別できるので、識別の精度を向上させることが可能となる。
【００９５】
また、脈波の計測は、指紋や虹採など他のバイオメトリクスよりも構成が容易であるので、コストを低減することが可能となる。特に、携帯電話やＰＤＡなどの小型の装置に搭載が容易であると共に、これら認証者本人の利用が想定されている装置に適用した場合、登録してある本人の脈波特徴パラメータに認証者の脈波特徴パラメータが適合するか否かを判定すればよいので、確実に認証者本人を識別できる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】脈波及び加速度脈波の一例である。
【図２】加速度脈波の一例である。
【図３】ｃ波がゼロクロスしない加速度脈波の一例である。
【図４】脈波特徴パラメータの一例である。
【図５】各年代別の加速度脈波の一例である。
【図６】生体識別装置の機能ブロック図の一例である。
【図７】加速度脈波の振幅に基づき生体を識別するフローチャート図の一例である。
【図８】加速度脈波の振幅に基づき生体を識別するフローチャート図の一例である。
【図９】加速度脈波の振幅に基づき生体を識別するフローチャート図の一例である。
【図１０】生体識別装置の機能ブロック図の一例である。
【図１１】ＩＤ番号の入力画面及び脈波の再登録画面の一例である。
【図１２】健康診断及び診断に基づく指示の画面の一例である。
【符号の説明】
【００９７】
２      脈波計測部
１０    生体識別手段
１１    光源
１２    生体の一部
１３    受光部
１４    加速度脈波取得手段
１５    特徴パラメータ抽出手段
１６    加速度脈波記憶手段
１７    加速度脈波登録手段
１８    脈波比較手段
１９    ＩＤ入力手段
２１    健康状態推定手段
【図１】
2006218033.tif 000003
【図２】
2006218033.tif 000004
【図３】
2006218033.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006218033.tif 000009
【図８】
2006218033.tif 000010
【図９】
2006218033.tif 000011
【図１０】
2006218033.tif 000012
【図１１】
2006218033.tif 000013
【図１２】
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